탈중앙화 트레이닝은 인공지능의 획기적인 영역으로, 블록체인 원리를 인공지능 시대로 확장하는 동시에 전 세계적으로 협업하는 지능형 생산 시스템의 기반을 마련합니다. 이러한 패러다임의 변화는 모델의 궁극적인 역량과 실제 적용을 결정하는 모델 훈련이 가장 리소스 집약적이고 기술적으로 까다로운 단계로 남아 있는 AI의 가치 사슬에서 중요한 과제를 해결합니다.
현재 네 가지 주요 교육 아키텍처가 이 분야를 지배하고 있습니다:
1. **중앙 집중식 트레이닝**: 단일 주체가 로컬 고성능 클러스터에서 모든 훈련 프로세스를 수행하는 기존 방식입니다. 이 방식은 효율적이고 제어가 가능하지만 데이터 독점, 리소스 장벽, 단일 지점 취약성과 같은 문제에 직면합니다.
2. **분산 훈련**: 중앙 집중식 제어를 유지하면서 여러 머신에 걸쳐 작업을 세분화하는 대규모 모델에 대한 주류 접근 방식입니다. 여기에는 데이터 병렬 처리, 모델 병렬 처리, 파이프라인 병렬 처리, 텐서 병렬 처리 등의 기술이 포함됩니다.
3. **탈중앙화 훈련**: 개방성과 검열 저항성을 강조하는 새로운 경로로, 신뢰할 수 없는 노드가 중앙의 조정 없이 협업하는 방식입니다. 주요 과제에는 기기 이질성, 통신 병목 현상, 신뢰할 수 있는 실행의 부족, 조정의 복잡성 등이 있습니다.
4. **연합 학습**: 분산형 학습의 엔지니어링 구조와 분산형 데이터의 장점을 결합한 과도기적 모델로, 특히 개인정보 보호에 민감한 애플리케이션에 적합합니다.
탈중앙화 교육을 개척하는 선도적인 프로젝트에는 Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research, Flock.io 등이 있으며, 각각 고유한 기술적 접근 방식을 제공합니다:
- 프라임 인텔리전스**는 PRIME-RL 프레임워크, TOPLOC 검증, SHARDCAST 가중치 집계 프로토콜을 통해 검증 가능한 강화 학습에 중점을 둡니다.
- Pluralis.ai**는 프로토콜 학습 개념을 통해 비동기 모델 병렬화와 구조적 압축을 탐구합니다.
- 젠슨**은 RL 스웜 시스템과 학습 증명 메커니즘으로 트레이닝 작업을 위한 검증 가능한 실행 레이어를 구축합니다.
- 누스 리서치**는 싸이케 네트워크와 DisTrO 옵티마이저를 통한 인지 진화를 강조합니다.
- **Flock.io**는 블록체인 기반 조정을 통해 연합 학습을 강화합니다.
또한 이 에코시스템에는 Bagel(zkLoRA 검증), Pond(GNN 미세 조정), RPS 랩(DeFi 애플리케이션)과 같은 사후 교육 솔루션이 포함되어 인프라에서 배포에 이르는 완전한 가치 사슬을 형성합니다.
이 분야가 발전함에 따라 분산형 훈련은 기술적 장애물과 엄청난 잠재력에 직면해 있습니다. 모든 작업 유형에 적합한 것은 아니지만, LoRA 미세 조정, RLHF/DPO 정렬 작업, 엣지 디바이스 협업과 같이 가볍고 병렬화가 가능한 시나리오에서 특히 그 가능성을 보여줍니다. 블록체인의 신뢰 메커니즘과 AI의 연산 요구사항의 융합은 궁극적으로 개방적이고 협력적인 인텔리전스 개발을 위한 새로운 패러다임을 창출할 수 있습니다.
